仕様 · 1.2.0

どう定義され、ほかのすべてとどう話すか。

これは宣言の標準であって、証明の標準ではない。暗号で検証することはできないし、しようともしていない。署名欄もまた、検証できない。

判定手順

五つの質問を、順に問う。最初に終端に達した質問がレベルを決める。

#	質問	はい	いいえ
1	この作品の制作に、生成AIを使いましたか？	次へ	0
2	AIは、公開された作品に入っている新しい素材を生み出しましたか——すでにあなたが作ったものを機械的に処理しただけではなく？	次へ	1
3	最終的な形の大半を、あなた自身が作りましたか——文章、ピクセル、音の大半を？	2	次へ
4	中身はあなたのものですか——知識、データ、論、方向は？	3	次へ
5	公開前に人がこれをレビューし、そこに書かれていることの責任を引き受けましたか？	4	5

部分

任意。ひとつの数字が作品全体を表す。作品の一部だけが大きく異なるなら、その部分を個別に宣言する。バッジに出る数字は常にひとつ。内訳はリンクの向こうに置く。

見出しルール。 見出しレベルが表すのは、作品の意味を担っている部分である。分別ある読み手が作品にとって本質的とは考えない装飾的な素材は、見出しレベルを左右しない——それはここで宣言する。

宣言できる部分： textimageaudiovideocodedata

{
  "aiUsageScale": "1.0",
  "level": 3,
  "surfaces": { "text": 3, "image": 5, "audio": 0 }
}

境界事例

以下はすべて、判定ツリーを壊そうとして出てきたものだ。二人の誠実な人が同じ数字にたどり着くよう、ここで決着をつけてある。

翻訳

忠実な翻訳は原作のレベルを引き継ぎ、翻訳注記を添える。レベル 1 の記事をモデルで翻訳すれば、AIによる翻訳と明記したうえで、レベル 1 として公開される。

中身も構成も変わっていない。翻訳に罰を与えれば、世界の書きものはより読まれなくなる。それはこの標準の狙いの正反対だ。

文字起こし

自分が録音した話し言葉の文字起こしは、機械的な処理である。レベルは上がらない。

言葉はあなたのものだ。モデルはそれを書き取っただけである。

中身はAI、言葉はあなた

作品が何を言うかを実質的に決める中身——論旨、論の組み立て、構成——をモデルが発案したなら、それは作品に残る新しい素材を生み出したということである。たとえ一語一句あなたが書いたとしても、レベル 2 以上であり、レベル 1 には決してならない。あなた自身が検証するフィードバック・批評・事実確認はレベル 1 のままである。編集者の助言は編集者を著者にはしない。

アイデアは素材である。自分の言葉で書き直しても、発案がなかったことにはならない——そして「モデルは何も発案していない」というレベル 1 の約束は、文字どおりでなければならない。

装飾素材

人が書いた記事に生成されたヘッダー画像を付けても、その記事はレベル 4 にはならない。その画像は「部分」で宣言する。

見出しレベルが表すのは、意味を担っている部分である。そうでなければ、ストック画像一枚が宣言全体を飲み込み、人はただ宣言をやめるだろう。

二次的著作物

自分の寄与のレベルを宣言する。原作がレベルを宣言していれば、それも併記する。

リアルタイム生成

オンデマンドで生成され、レビューを経ずにユーザーへ表示される内容はレベル 5 である。システムプロンプトを人が丁寧に書いていたとしても、変わらない。

非生成の機械学習

オートフォーカス、ノイズ除去、アップスケーリング、色合わせ、分類——何も創り出さないものは生成AIではない。レベル 0 から動かさない。

宣言を疑うとき

宣言は公開の場で反証できます。リンクとメタデータを確認し、宣言されたレベルを作品と照らし、食い違う場合はサーフェスごとの内訳と照らしてください。それから作者に尋ねます——コメントで、レビューで、issueで。食い違いの多くは境界の誠実な読み方の差であり、その大半は上のエッジケースが解決します。

宣言が故意に偽りなら、この標準の答えはスケールする答えです。主張は公開されリンク可能であり、いまや公開の場で反証されました。ここに検出器も登録簿もないのは意図的です。執行するのは評判——署名とまったく同じです。

相互運用性

このスケールは来歴標準を補完する。既存のIPTC語彙に対応し、W3C AI Content Disclosure Community Groupで議論されている候補構文も試している。ただし、その構文はW3C標準ではない。

W3C AI Content Disclosure Community Group

The W3C AI Content Disclosure Community Group is discussing candidate syntax and a four-part model, but has not published a W3C standard. This scale currently emits experimental ai-disclosure metadata aligned with that model; consumers must not treat it as standardised W3C markup.

IPTC Digital Source Type NewsCodes

Every level maps to an IPTC term, so a declaration can travel into C2PA manifests, XMP, and the metadata Meta, Pinterest, and Google already read. The mapping is lossy in one direction only: IPTC cannot tell Levels 3, 4, and 5 apart.

C2PA / Content Credentials

Complementary, not competing. C2PA provides tamper-evident, signed provenance about an asset and its processing history. Its core specification does not attribute content to individuals or organisations, and provenance alone cannot determine whose thinking shaped a work. This scale is a declaration about contribution and review, designed to work for web text as well as media files.

EU AI Act (Regulation (EU) 2024/1689), Article 50

Article 50(4) switches the disclosure duty for public-interest text off the moment a human reviews it and holds editorial responsibility — the same question this scale asks to separate Level 4 from Level 5. The Code of Practice publishes three EU icons, and specifies the basic one as a first layer expecting an interactive second layer behind it. A declaration on this scale is that second layer: a mark anyone can read, linked to a public definition. The icons are free to use and require no attribution; using them is optional, while the Article 50 duties are not.

Measures for Labeling AI-Generated Synthetic Content, and GB 45438-2025

China requires two layers at once: an explicit label a reader can see, and an implicit label in the metadata carrying the nature of the content — confirmed, possible or suspected AI-generated — plus the service provider and a content ID. That two-layer shape is what a badge plus ai-usage metadata already produces. The duties fall on internet information service providers and content distribution platforms, not on individual authors.

California AI Transparency Act (SB 942, as amended by AB 853)

California pairs a manifest disclosure on the surface with a latent disclosure inside the asset: provider name, system name and version, a timestamp, and an identifier linking the content back to the system that made it. AB 853 moved the operative date to 2 August 2026 to line up with Article 50; hosting-platform duties follow on 1 January 2027. The duties fall on large generative-AI providers and platforms, not on individual publishers.

レベルの対応表

#	Experimental `ai-disclosure`	IPTC
0	`none`	`digitalCreation`
1	`ai-assisted`	`algorithmicallyEnhanced`
2	`ai-assisted`	`compositeWithTrainedAlgorithmicMedia`
3	`ai-generated`	`trainedAlgorithmicMedia`
4	`ai-generated`	`trainedAlgorithmicMedia`
5	`autonomous`	`trainedAlgorithmicMedia`

この対応表は、ただ一つの方向にだけ情報を失う。そして、その損失こそが要点だ。IPTC はレベル 3・4・5 を区別できない。中身が誰のものかを表す語を持たず、人が読んだかどうかを表す語も持たない。読み手が本当に気にしているのはその二点であり、このスケールはまさにそれに答えるために存在する。

機械可読な形式

英語の正規定義は一つのファイルに収められ、バッジと機械可読出力の生成元になっている。各言語の説明文は別に管理し、構造が一致しているか検査する。

GET /ja/levels.json · CC0

<!-- AI Usage Scale proposal; custom metadata, not a registered standard -->
<meta name="ai-usage" content="3">
<meta name="ai-usage-standard" content="https://usagescale.org">

<!-- Experimental W3C Community Group alignment; not a W3C standard -->
<meta name="ai-disclosure" content="ai-generated">
<link rel="ai-disclosure" href="https://usagescale.org/3">

サイト全体の宣言を well-known パスで公開することもできます。クローラーは指示されなくてもそこを見に行きます。

GET /.well-known/ai-disclosure.json

{
  "aiUsageScale": "1.0",
  "level": 3,
  "surfaces": { "text": 3, "image": 0 },
  "definition": "https://usagescale.org/3"
}

先行例

ここに前例のないものは何もない。あるふりをすることが、それ自体ささやかな不誠実になる。

AI Assessment Scale (AIAS)

Perkins, Furze, Roe, MacVaugh

Five non-hierarchical levels, adopted by hundreds of institutions in 30+ languages. AIAS describes what a student is permitted to do. This scale describes what an author did. The debt is direct: the principle that no level ranks above another is theirs, and it is the most important rule here.

Creative Commons

The three-layer model — a mark anyone can read, a page that explains it, a specification that pins it down — is theirs.

Human Provenance in Film

Three tiers, free, CC BY 4.0. Proof that a graded standard can launch in a hostile industry.